スマートフォンを用いた SFC バスの混雑度合判定アプリの提案 B4 mamintsu (宮川眞海子)† Mamiko Miyagawa 1. 親 B4 ysk (小町芳樹)‡ Yoshiki Komachi 導入 1.1 背景近年, スマートフォンの普及により, ユーザの様々なセンサー情報が利用できるようになった. また, 人や物事の状況や変化を認識するコンテキストアウェアネスといった研究も発展している. 今回は, スマートフォンのみを用いて個人の状況を判定するアプリケーションの提案を行う. 1.2 問題意識今回は, SFC のバスについてのアプリケーションを提案する. SFC のバスの現状として, 時間帯によって混雑状況が異なり, バスの混雑度が分からないという課題がある. 図 1: バス停の行列人数予測 1.3 目的 SFC のバス停の混雑状況から, アプリのユーザが前もって次のバスの混雑度を把握できるようにすることを目的とする. 2. アプローチ 2.1 機能要件本アプリケーションは, 主に次に来るバスの混雑度合の推測と,Android アプリケーションによる通知から構成される. 2.1.1 次に来るバスの混雑度合の推測次に来るバスの混雑度合は，1) アプリユーザがバス停に並び始めた時間 2) バス停に並び始めた時間から分かるバス停行列の予想人数 3) バスの座席数と収容人数，という 3 つの情報を取得し判定する． 2.1.2 Android アプリケーションによる通達バスの混雑度合の推測結果を Android アプリケーションによってユーザに知らせる． 2.2 判定手法 2.2.1 アプリユーザがバス停に並び始めた時間．まず,GPS を用いて「sfc のバス停にいる」ことを検知. 次に加速度センサを用いて「バスを待っている状態であること」を検知. 以上２つの状態を満たしたユーザを「バス停に並んでいる人」と判定し, バス停に並び始めた時間をする. 2.2.2 バス停に並び始めた時間から分かるバス停行列の予想人数仮定として, バスの到着時間が近づくとバスの行列人数は増え続ける. そこでまず事前準備として, バス停の行列に並ぶ人数のモデルを作成する. 手順 1:特定の時間の, バス停の行列に並ぶ人数をカウントする. 手順 2；同じ時刻の行列の人数を複数回プロットし, モデルを作成． † 慶應義塾大学総合政策学部 ‡ 慶應義塾大学環境情報学部図 2: バス停の混雑度判定 2.2.3 バスの座席数と収容人数バスの座席数=バスに座れる人数, バスの収容人数=バスに乗れる人数と定義する. 2.2.4 次に来るバスの混雑具合の推定バスの座席数が行列の人数よりも多い場合ユーザは次のバスで座れる, バスの収容人数が行列の人数よりも多い場合ユーザは, 次のバスに座れないが乗れると判定する． 3. 実験手法 3.1 実装今回の研究では, ユーザデバイスの OS として Android4.0.4 を, デバイスとして Sumsung Galaxy Nexs を使用する. 使用言語は Java を用いる. 3.2 実験アプリケーションを開いた状態で, 被験者にバス停に並んでもら, 整合性を評価する．アプリケーションの判定と, 実際にバスに乗った時の状態が合っているのかの整合性を図る.10 回の実験でアプリの精度を評価する 3.3 まとめスマートフォンを用いた SFC のバスの混雑度合の判定アプリの提案. スマートフォンのみを利用し, パーティシパトリセンシングのような他のユーザの協力を必要としない．